Development of Robustness Evaluation and Assurance Methodology Against Data Poisoning Attacks for Trustworthy Prognostics and Health Management Systems
이공학학술연구기반구축(R&D) · 박사과정생연구장려금지원
2026년
2340065216
교육부
한국연구재단
동국대학교
민경서
1명
2026.09.01 ~ 2027.02.28
2026.09.01 ~ 2028.08.31
1,250만원
1,250만원
기초연구
대학
서울특별시 중구
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
본 연구의 최종 목표는 데이터 오염 공격이 가능한 산업 현장에서, 건전성 예측 및 관리 시스템에 적절한 데이터 오염 공격 방법 개발하여 새로운 위협 상황을 제시하고, 이에 대한 강건성을 보장할 수 있는 탐지 및 방어 방법론 개발하여 신뢰할 수 있는 건전성 예측 및 관리 시스템을 구축하는 것임.
본 연구는 인공지능 기반 건전성 예측 및 관리 모델의 데이터 오염 공격에 대한 강건성을 평가하기 위해 데이터 오염 기반 백도어 공격을 제시하여 새로운 위협 시나리오에서의 강건성을 평가하고, 백도어 공격에 대한 강건성을 확보하기 위해 백도어 방어를 위한 새로운 학습 프레임워크를 제안하고자 함.데이터 오염 기반 백도어 공격은 타겟 모델에 대한 접근이 제한된 상황에서도 ...
본 연구는 학문적 측면에서, 신뢰할 수 있는 인공지능 기반 건전성 예측 및 관리 시스템 구축을 위한 강건성 평가와 확보 기법이라는 두 가지 새로운 접근 방식을 제안함으로써 해당 실제 산업 분야에서의 새로운 연구 방향을 제시하고, 모델의 강건성, 안정성, 보안성 등 핵심 이슈를 포괄하는 선도적 연구를 수행할 수 있음. 또한, 연구 성과를 국내외 저명 학술지 및 ...